大会背景与核心主题 - 第六届1024资管科技开发者大会于2025年10月17日在上海临港中心举办，主题为“人工智能+，从产业AI到金融AI” [1] - 大会汇聚政府部门、金融基础设施、银行、保险、公募基金、券商资管、金融科技企业等领域的300余位嘉宾，探讨AI技术在资管行业的前沿应用 [1] - 大会是“全球资产管理中心上海国际活动周2025”系列重要活动之一，同时也是智能投研技术联盟成员机构发展年会 [1] 行业机遇与战略方向 - 临港新片区将依托金融开放创新实验阶段的独特优势，以制度创新、场景开放、生态聚合深度赋能“AI+资管”融合，打造标杆性金融科技集聚区 [2] - 智能投研技术联盟成员机构已从最初的72家增长到333家，显示行业生态快速扩张 [2] - 人工智能技术正以前所未有的广度和深度赋能资管行业，推动投研、投顾、交易、风控等环节向智能化跃迁 [3] - 金融业深入科技创新，具备“AI+”核心技术的企业成为投资管理的聚焦点 [3] 技术挑战与实践路径 - 人工智能大模型发展面临五大挑战，包括AI扩展定律与硬件摩尔定律不协调、多智能体协同中的错误叠加、人工智能安全与价值观对齐等 [4] - 提出“联邦师生大模型”解决方案，通过联邦学习实现通用大模型与垂直小模型的协同学习 [4] - AI在金融领域的落地实践可分为三个阶段，建设方向包括沉淀高质量垂直领域数据、构建底层技术平台与智能体平台、加强AI安全与伦理治理 [4] - 大模型与智能体技术正在重塑投研流程，通过“搜-读-算-写”智能体赋能投研全流程，提升效率与准确性 [4] 产业应用与投资机会 - AI在卫星设计、智能制造、在轨计算等方面应用，批量化卫星制造、算力上天、星间激光通信等领域存在投资机会 [6] - AI加速新材料开发进程，与传统制造业深度合作是实现价值的关键路径 [6] - 半导体前道量检测设备国产化率不足8%，将AI算法深度融入高端设备可提升操作效率与产线良率，存在较大市场空白 [6] - AI正从语言模型向控制领域延伸，未来可能出现本地部署的“家庭AI管家”，机器人产业将向模块化发展 [7] 资管行业智能化转型 - AI推动资管从“信息差”向“模型差”转变，应用落地面临数据治理、异构算力融合、AI工程化与人才结构转型三大挑战 [8] - 大模型正在赋能和重构金融机构业务发展，核心挑战在于亟需具备好奇心、能主动跨越职责边界的复合型团队 [8] - 技术路径与算力并非主要瓶颈，关键在于改变开发思维，应从大模型能力出发重新设计业务流程 [8] - 通过SaaS化资管平台为80家外部客户管理近5万亿欧元资产，AI应用1.0阶段已上线20个提升运营效率的应用，2.0阶段将聚焦智能投研与ESG评估 [9] 基础设施与生态建设 - 证券行业新型基础设施正构建“算力+数据+网络”融合支持体系，通过构建行业可信数据空间降低机构应用大模型的技术复杂度与成本 [8] - 未来将推动AI从“助理”向“协同”乃至“自主”阶段演进，必须建立全链条审计机制确保模型可解释性并满足监管要求 [9] - 资管行业数智化工作将着力于三个“一致性”，包括产业AI与金融资管AI双向应用的技术一致性、资管机构战略定位与AIAM复合型人才培养的一致性、行业“AI+”创新与地域AI发展生态的一致性 [10]